前面选择写太久了（半小时，那些词汇既熟悉又陌生，我企图回忆出些什么），导致最后一题没敲完，下次还是先去写编程题吧。三道编程题目测都是橙题（中等偏下），第三题代码量大些

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想做嵌软，佬们拷打拷打

1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型，但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构，在预训练时主要做 MLM，也就是随机遮盖一部分 token，让模型根据上下文去恢复被遮掉的词，因此它更适合理解类任务，比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构，在预训练时做 next token prediction，也就是根据前面的 token 预测下一个 token，因此它更适合生成...